Анализ статистики потребления вредных продуктов, влияющих на возникновение рисков сахарного диабета среди подростков и начало прогнозирования на основании использования больших данных

Актуальность

Сахарный диабет одно из самых распространённых заболеваний XXI века. Официально в мире насчитывается более 250 млн. человек больных диабетом, из них в России живут более 8 млн. человек.

Необходимо проводить различные профилактические беседы со школьниками: о правильном питании, здоровом образе жизни, стрессоустойчивости – так как это основные причины развития диабета.

В качестве одного из вариантов профилактики диабета среди подростков автор предлагает использовать разработанный им алгоритм и программу с использованием технологии больших данных.

Цель

На основе собранных статистических данных потребления вредных продуктов, влияющих на возникновение рисков, разработать алгоритм и программу для прогнозирования развития заболевания сахарным диабетом среди подростков с использованием технологии больших данных.

Задачи

1. Сбор анонимных данных среди подростков по вопросам о болезни.
2. Разработка алгоритмов анализа ответов.
3. Анализ полученных ответов по следующим категориям: возрастным, диагностированному заболеванию, симптомам развития заболевания.
4. Разработка алгоритма прогнозирования на основе полученных ответов.
5. Разработка программы на языке программирования Python 3.8 для анализа ответов и прогнозирования диагностирования заболевания в соответствии с описанными в ответах симптомами.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Компьютер с установленным ПО (Python)

Описание

На начальном этапе работы был проведён опрос. Предложения формировались следующим образом: в базу введены ответы на вопросы и закономерности среди этих ответов с соответствующими результатами (у большинства опрошенных, страдающих лишним весом, употребляющих вредную пищу, имеющих такие особенности как снижение физической работоспособности (быстрая утомляемость при минимальной физической нагрузке), кожный зуд) – положительные ответы на вопрос о диагностированном заболевании «Сахарный диабет».

При запуске программы в качестве онлайн-бота опрашиваемому задавались вопросы, далее, исходя из набранной статистики, была спрогнозирована вероятность развития болезни «Сахарный диабет».

Причем, каждый следующий вопрос опрашиваемому может подбираться на основании его более ранних ответов, т.к. если человек отвечает, что совсем не употребляет сладкую газированную воду, нет смысла задавать ему вопрос о частоте её употребления. Если  же ответом на вопрос будет «Да, употребляю», далее последует вопрос о частоте употребления.

Результаты работы/выводы

1. Произведён сбор анонимных данных среди подростков по вопросам о болезни.
   Полученная информация была проанализирована по следующим категориям: возрастным, диагностированному заболеванию и симптомам развития заболевания.
2. Разработан алгоритм анализа полученных статистических данных, и, в конечном итоге, произведена разработка программы на языке программирования Python 3.8 по автоматическому анализу ответов и прогнозированию заболевания по описанным симптомам.

Перспективы использования результатов работы

Применение данных алгоритмов с минимальными изменениями возможно при проведении самодиагностики пациентов в различных областях медицины с использованием обученного искусственного интеллекта на основе анонимизации данных реальных пациентов.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

НИУ МГСУ

Мнение автора

Полученный алгоритм можно использовать для диагностики иных заболеваний с минимальной корректировкой текста программы. Считаю, что данная программа сможет облегчить работу врачей, особенно в периоды карантина или других эпидемиологических обстановок.

Открытая городская научно-практическая конференция «Инженеры будущего» мне очень понравилась. Было интересно поделиться своей работой, а также познакомиться с другими работами и направлениями исследований.